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典型参数类低频振荡辨识算法性能评估研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-23页
    1.1 课题背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-22页
        1.2.1 基于模型的计算方法第11-12页
        1.2.2 基于量测的辨识方法第12-14页
        1.2.3 典型参数类算法原理介绍第14-21页
        1.2.4 辨识算法的性能评估第21-22页
    1.3 本论文的主要工作第22-23页
第2章 影响Prony算法抗噪性能因素分析第23-38页
    2.1 引言第23页
    2.2 基于灵敏度的噪声影响分析第23-29页
        2.2.1 传统Prony算法第23-25页
        2.2.2 扩展Prony算法第25-29页
    2.3 仿真验证第29-37页
        2.3.1 灵敏度表达式验证第29-30页
        2.3.2 灵敏度增量表达式第30-32页
        2.3.3 基于灵敏度的Prony算法抗噪性能评估第32-35页
        2.3.4 扩展Prony抗噪性优于传统Prony的原因分析第35-37页
    2.4 小结第37-38页
第3章 典型辨识算法的抗噪性能评估第38-66页
    3.1 引言第38页
    3.2 辨识算法抗噪性能评估指标第38-41页
        3.2.1 位置度量指标第38-39页
        3.2.2 散度度量指标第39-40页
        3.2.3 正态性度量指标第40-41页
    3.3 模拟信号时的抗噪性能评估第41-55页
        3.3.1 采样次数的确定第42-43页
        3.3.2 单个模拟信号第43-46页
        3.3.3 两个频率相远模拟信号叠加第46-49页
        3.3.4 两个频率相近模拟信号叠加第49-53页
        3.3.5 三个模拟信号叠加第53-55页
    3.4 四机两区域信号时的抗噪性能评估第55-63页
        3.4.1 四机两区域系统介绍第56-57页
        3.4.2 联络线功率信号第57-60页
        3.4.3 母线电压幅值信号第60-61页
        3.4.4 本地发电机功率信号第61-63页
    3.5 扰动信号与类噪声信号的可辨识度比较第63-65页
    3.6 小结第65-66页
第4章 典型辨识算法的频率分辨性能评估第66-75页
    4.1 引言第66页
    4.2 频率分辨性能评估指标第66-71页
        4.2.1 两个相近频率不计噪声时不可分辨的判据第66-69页
        4.2.2 两个相近频率计及噪声时不可分辨的判据第69页
        4.2.3 多个相近频率计及噪声时不可分辨的判据第69-71页
    4.3 不计噪声时典型算法的频率分辨性能评估第71-72页
        4.3.1 辨识模拟信号第71页
        4.3.2 辨识四机两区域信号第71-72页
    4.4 计及噪声时典型算法的频率分辨性能评估第72-74页
        4.4.1 辨识模拟信号第73-74页
        4.4.2 辨识四机两区域信号第74页
    4.5 小结第74-75页
第5章 结论与展望第75-77页
参考文献第77-81页
攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目第81-82页
致谢第82页

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